Nvidia và Apple, hai cái tên sừng sỏ trong thế giới công nghệ, dù hoạt động ở những lĩnh vực tưởng chừng khác biệt, nhưng lại đang áp dụng một chiến lược kinh doanh tương đồng đến kinh ngạc. Lần lượt nắm giữ vị trí thứ nhất và thứ hai trong danh sách các công ty giá trị nhất thế giới, Nvidia và Apple đang tận dụng tối đa vị thế thống trị của mình để duy trì quyền lực và kiểm soát các danh mục sản phẩm mà họ cung cấp. Từ việc xây dựng hệ sinh thái phần mềm khép kín, tạo ra tâm lý khan hiếm cho đến các chiến thuật tiếp thị dữ liệu hiệu suất đầy mập mờ, cả hai ông lớn này đều đang theo đuổi một “kịch bản” chung để đảm bảo vị thế dẫn đầu, định hình và chi phối thị trường công nghệ toàn cầu.
Mặc dù Nvidia và Apple nhắm đến các thị trường hoàn toàn khác nhau, nhưng cách tiếp cận của họ ngày càng trở nên giống nhau. Hãy cùng congnghetonghop.com phân tích chi tiết cách họ thực hiện điều đó.
“Thời Điểm iPhone của AI”: Xây Dựng Hệ Sinh Thái Khép Kín
Chắc hẳn bạn đã từng nghe CEO của Nvidia, Jensen Huang, tuyên bố: “Đây là thời điểm iPhone của trí tuệ nhân tạo.” Câu nói này xuất hiện cách đây vài năm khi ChatGPT mới bùng nổ, và nó đã trở thành một cảm xúc chung được Nvidia và toàn bộ ngành công nghệ lặp đi lặp lại. Nếu chỉ xét theo nghĩa đen, nó hàm ý một bước ngoặt công nghệ; AI sẽ thay đổi mọi thứ và phát triển “ứng dụng sát thủ” tiếp theo mà mọi người đều cần có. Tuy nhiên, chúng ta có thể đào sâu hơn vào vị thế của Nvidia.
Khi mới ra mắt, iPhone không lập tức thành công. Đó là một thực tế thú vị nhưng có lý do: thiếu các tính năng so với thị trường smartphone đang phát triển và giá cao hơn đối thủ, khiến nó bị coi là thất bại ngay từ đầu. Sau vài thế hệ, Apple giới thiệu iPhone 3G và App Store. Và phần còn lại, như người ta vẫn nói, là lịch sử. Apple đã xây dựng phần cứng, và sau đó quay trở lại tạo ra một hệ sinh thái phần mềm khép kín — một hệ sinh thái mà họ đã cố gắng duy trì quyền kiểm soát chặt chẽ kể từ đó.
Nvidia đã trải qua một quỹ đạo tương tự, mặc dù quá trình này diễn ra trong một khoảng thời gian dài hơn nhiều. Nvidia phát triển bộ phần mềm CUDA vào năm 2007, nhưng khoảng một thập kỷ trước, quá trình phát triển bắt đầu tập trung đặc biệt vào mạng thần kinh. Điều này xảy ra sau khi AlexNet tham gia một cuộc thi về mạng thần kinh và giành chiến thắng áp đảo. Sự thay đổi lớn là Alex Krizhevsky, nhà phát triển, nhận thấy việc huấn luyện mạng thần kinh bằng hai GPU Nvidia nhanh hơn đáng kể so với CPU đa năng.
Chip Nvidia Grace Blackwell NVLink72, biểu tượng cho sức mạnh AI của Nvidia
Nhận thấy xu hướng đang lên, Nvidia đã tăng cường phát triển CUDA với trọng tâm vào mạng thần kinh, xây dựng những bức tường cao quanh khu vườn của mình để đảm bảo họ sẽ đi đầu bất cứ khi nào AI trở thành xu hướng chính. Và với sự ra mắt của ChatGPT, điều đó đã xảy ra. Nvidia hiện đang kiểm soát hơn 90% thị trường GPU AI — con số chính xác thay đổi tùy thuộc vào nguồn bạn tham khảo — và điều đó phần lớn là nhờ CUDA.
Sự song song giữa Apple và Nvidia thật đáng kinh ngạc. Cả hai công ty đều đầu tư vào những dự án ban đầu không thành công, xây dựng một hệ sinh thái phần mềm khép kín nhằm đảm bảo tuổi thọ sau này. Những canh bạc đó rõ ràng đã thành công. Có lý do Nvidia và Apple là hai công ty giàu có nhất thế giới.
Giao diện phần mềm CUDA-Z hiển thị thông tin trên card đồ họa, cho thấy vai trò của CUDA trong hệ sinh thái Nvidia
Lan tỏa sang thị trường tiêu dùng: DLSS
Đó là sự thay đổi lớn, nhưng Nvidia cũng đã mang ý tưởng này vào thị trường tiêu dùng. Với card đồ họa máy tính để bàn, Nvidia đã tập trung nỗ lực vào công nghệ DLSS (Deep Learning Super Sampling). DLSS không quan trọng bằng CUDA, nhưng nó đại diện cho một cách để Nvidia kiểm soát vị thế của mình trên thị trường GPU. Nvidia không chỉ đi đầu trong những gì có thể với công nghệ nâng cấp hình ảnh và tạo khung hình, mà còn đầu tư mạnh vào mối quan hệ với các nhà phát triển để đảm bảo DLSS xuất hiện trong các trò chơi và ứng dụng mới nhất.
So sánh hiệu quả của các phiên bản công nghệ DLSS (DLSS 2, DLSS 3, DLSS 4) của Nvidia
Trong cả lĩnh vực doanh nghiệp và PC, phần cứng thực tế ít quan trọng hơn phần mềm. Nvidia xây dựng bộ phần mềm để khuyến khích việc mua phần cứng của họ, ngay cả khi phần cứng đó không thực sự ấn tượng. Điều này biến phần cứng trở thành một “công cụ” để bạn tích hợp vào hệ sinh thái phần mềm của Nvidia. Và trọng tâm đó nghe có vẻ rất giống một công ty khác được định giá gần 3 nghìn tỷ đô la.
Bên trong máy tính chơi game với card đồ họa Nvidia RTX 3080 và các mô hình nhân vật
Nghệ Thuật Tiếp Thị Sự Khan Hiếm
Sự khan hiếm là một công cụ mạnh mẽ trong tiếp thị. Có những nghiên cứu đã chứng minh rằng khi người tiêu dùng cảm nhận một sản phẩm là hiếm có, họ có nhiều khả năng mua nó hơn, bất kể giá cả. Đây là điều mà hầu hết các công ty đều nhận thức được, và Apple cùng Nvidia chắc chắn cũng vậy. Ngay cả bây giờ, khi sự ra mắt của một chiếc iPhone mới đã bớt hào nhoáng, những hàng dài người vẫn hình thành để chờ đợi sự kiện này, và các đơn đặt hàng trước bán hết trong vài phút.
Cận cảnh quạt tản nhiệt của card đồ họa Nvidia GeForce RTX 4080 Super FE
GPU đang ở một vị thế hơi khác. Trong những năm đại dịch, tình trạng thiếu hụt GPU đã đẩy giá lên cao đáng kể. Không quan trọng Nvidia (hay AMD) nói giá của một card đồ họa là bao nhiêu; mức giá bạn phải trả hoàn toàn phụ thuộc vào nhu cầu thị trường. Bạn không thể tìm thấy GPU có sẵn trong kho, vì vậy nếu có một sản phẩm xuất hiện với mức giá tương đối hợp lý – về cơ bản là bất kỳ thứ gì thấp hơn gấp đôi giá niêm yết vào thời điểm đó – bạn cần mua ngay lập tức.
Ngay cả khi không có đại dịch, tình trạng này vẫn đang diễn ra. RTX 5090 lẽ ra có giá 2.000 USD, nhưng không phải vậy. Các đối tác sản xuất card của Nvidia đã chính thức tăng giá, với cả những mẫu rẻ nhất cũng được niêm yết gần 2.500 USD hiện nay. Chúng đều đã bán hết sạch. Nếu bạn muốn mua một chiếc RTX 5090 ngay bây giờ, bạn sẽ phải chi gần 4.000 USD trên eBay. Vì vậy, khi bạn ghé thăm cửa hàng Micro Center địa phương vài tháng sau và tình cờ bắt gặp một chiếc RTX 5090 duy nhất với giá 2.400 USD, bạn có thể sẽ “chốt đơn” ngay. Rốt cuộc, đó là một món hời lớn khi xét đến mức độ đắt đỏ của chúng.
Đó chính là sức mạnh của sự khan hiếm. Nó là một công cụ mà cả Nvidia và Apple đều tận dụng một cách hiệu quả, mặc dù họ hướng đến những kết quả khác nhau. Thật khó để nói Nvidia tự tạo ra sự khan hiếm này đến mức nào, nhưng rõ ràng nó đang phát huy tác dụng. Ngay cả các nhà tích hợp hệ thống cũng bị tính phí hơn 3.000 USD cho một chiếc RTX 5090. Không chỉ riêng sản phẩm chủ lực. Sự khan hiếm này lan xuống các card như RTX 5070, đang được bán với giá gần 800 USD mặc dù giá niêm yết là 550 USD và nhận được các đánh giá nhìn chung không mấy khả quan.
Trong các thế hệ trước, sự khan hiếm này được lý giải hợp lý. Có sự bùng nổ của tiền điện tử, khiến GPU cháy hàng, hoặc có đại dịch khiến nhu cầu mua sắm của người tiêu dùng bị hạn chế. Ngày nay, không có nhiều lý do rõ ràng. Chỉ đơn giản là rất khó để tìm thấy một chiếc GPU mới, đặc biệt là khi ra mắt, và giá cả tiếp tục tăng sau đó. Chúng tôi sẽ không đi xa đến mức nói rằng Nvidia đã thiết kế sự khan hiếm này, nhưng rõ ràng nó đang mang lại lợi ích tốt nhất cho công ty.
Dữ Liệu Hiệu Suất Mập Mờ và Chiến Thuật Tiếp Thị
Vài năm trước, Apple đã đưa ra một tuyên bố gây tranh cãi khi công bố chip M1 Ultra. Hãng này cho biết chip silicon chủ lực mới của họ có thể vượt qua “GPU rời cao cấp nhất” vào thời điểm đó, ám chỉ RTX 3090. Nhìn vào biểu đồ dưới đây, do Apple chia sẻ khi công bố M1 Ultra, sẽ nảy sinh vô số câu hỏi. Apple đã đo lường hiệu suất này bằng cách nào? Khi biểu đồ nói “hiệu suất tương đối”, nó có nghĩa là gì? Chỉ có những đường kẻ trên một biểu đồ dường như không đo lường bất cứ thứ gì cụ thể. Nó là một hình ảnh dường như củng cố tuyên bố rằng M1 Ultra nhanh hơn RTX 3090.
Biểu đồ so sánh hiệu suất GPU giữa chip Apple M1 Ultra và Nvidia RTX 3090 do Apple công bố
Không có gì ngạc nhiên, M1 Ultra không thể vượt qua RTX 3090, nhưng điều đó không quan trọng. Tuyên bố đã lan truyền khắp mạng xã hội, và bất kể phản ứng của bạn là chế giễu hay hoan hỉ, Apple đã khiến bạn quan tâm đến con chip mới của họ. Tuyên bố của Apple, cùng với hình ảnh đi kèm, mang lại vẻ ngoài của dữ liệu thực, nhưng đừng nhầm lẫn; đó chỉ là một chiêu trò tiếp thị phù phiếm khác không có cơ sở trong thực tế. Apple đã sử dụng một thứ dường như khách quan để nói dối, đơn thuần là vậy.
Nvidia cũng đưa ra một tuyên bố tương tự đáng phẫn nộ với việc công bố RTX 5070. Họ nói rằng card này có thể mang lại hiệu suất của RTX 4090 với chỉ 550 USD. Tất nhiên là không, nhưng Nvidia vẫn đưa ra tuyên bố này, và nó nhanh chóng trở thành tiêu đề báo chí. Nvidia có thể nói RTX 5070 nhanh hơn RTX 4090 nhờ việc sử dụng công nghệ Multi-Frame Generation (MFG), nhưng đó không phải là điều bạn đang tìm kiếm khi nói về hiệu suất của một GPU mới. Bạn đang tìm kiếm một so sánh “táo với táo” (apples-to-apples comparison).
Biểu đồ hiệu suất so sánh card đồ họa Nvidia RTX 5070 với RTX 4070, do Nvidia công bố
Mặc dù Nvidia chưa trừu tượng hóa dữ liệu đến mức độ của Apple, nhưng chiến lược vẫn giống nhau. Nvidia đã tận dụng ngữ nghĩa và vẻ ngoài của dữ liệu khách quan để đưa ra một tuyên bố tách rời khỏi thực tế. Và với sự nổi bật ngày càng tăng của DLSS, Nvidia tiếp tục dựa vào những sự trừu tượng về hiệu suất này, thậm chí còn cố gắng định nghĩa lại thuật ngữ thông qua một lăng kính có lợi nhất cho các sản phẩm của mình.
Hướng Tới Một Tiêu Chuẩn Mới
Ngay cả với những mối đe dọa từ các đối thủ như Deepseek, Nvidia hiện đang ở trên đỉnh cao của thế giới công nghệ. Công ty chưa bao giờ đạt được thành công lớn đến vậy, và điều đó đúng trên cả thị trường doanh nghiệp và tiêu dùng. Với vị thế nổi bật như vậy, Nvidia đang thay đổi chiến lược của mình để duy trì vị trí dẫn đầu thay vì cố gắng vươn lên. Và chiến lược đó trông rất giống những gì chúng ta đã thấy từ Apple trong vài năm qua.
Chiến lược đó không chỉ thể hiện ở một lĩnh vực. Nvidia đang sử dụng các chiến lược tiếp thị tương tự. Hãng này đã tạo ra một tâm lý khan hiếm xung quanh các sản phẩm mới ra mắt và duy trì quyền kiểm soát đối với một hệ sinh thái phần mềm khép kín, cuối cùng là để bán các sản phẩm phần cứng của mình. Nvidia và Apple có thể là hai công ty khác biệt, nhưng có lý do khiến họ thành công rực rỡ đến vậy. Họ đang vận dụng cùng một “kịch bản”.
So sánh chất lượng hình ảnh và hiệu suất chơi game khi bật và tắt công nghệ Nvidia DLSS 4
Nhìn chung, cả Nvidia và Apple đều thể hiện sự nhạy bén đáng kinh ngạc trong việc đọc vị thị trường và khai thác tâm lý người dùng. Từ việc xây dựng “khu vườn walled garden” phần mềm độc quyền như CUDA và App Store, đến việc khéo léo tạo ra cảm giác khan hiếm và đưa ra các tuyên bố hiệu suất gây chú ý, hai gã khổng lồ này đã chứng minh rằng việc kiểm soát hệ sinh thái, thao túng nhận thức và giữ vững vị thế dẫn đầu là chìa khóa để duy trì sự thống trị. Với những chiến lược tương đồng này, họ không chỉ củng cố sức mạnh của mình mà còn định hình cách chúng ta tương tác với công nghệ trong tương lai.
Bạn nghĩ sao về những chiến lược tương đồng giữa Nvidia và Apple? Liệu đây có phải là công thức thành công bền vững trong ngành công nghệ? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới và theo dõi congnghetonghop.com để cập nhật thêm nhiều phân tích chuyên sâu khác về thị trường công nghệ!
